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龙图腾网获悉中国地质科学院矿产资源研究所申请的专利基于Li/La元素比值异常的伟晶岩型锂矿预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120877919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511159649.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于Li/La元素比值异常的伟晶岩型锂矿预测方法及系统是由李楠;王登红;王成辉;尹世滔;宋相龙;范建福;阴江宁;赵佳莉设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Li/La元素比值异常的伟晶岩型锂矿预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于LiLa元素比值异常的伟晶岩型锂矿预测方法及系统，属于矿产定量预测技术领域，解决了目前的伟晶岩型锂矿预测中尚不确定关键成矿指标，导致成矿信息提取和预测不够精准的问题。获取并基于矿区文献数据构建层级锂矿知识图谱，并基于层级锂矿知识图谱进行知识推理检索，确定控制成矿的关键特征；根据预测矿区的地球化学数据提取所述关键特征，并确定关键特征的比值；对比值进行异常判定，以进行伟晶岩型锂矿的成矿预测。通过对层级锂矿知识图谱的知识推理检索，找到关键成矿指标以对伟晶岩型锂矿进行成矿预测，以便于更精准地提取成矿信息和预测矿区。

本发明授权基于Li/La元素比值异常的伟晶岩型锂矿预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LiLa元素比值异常的伟晶岩型锂矿预测方法，其特征在于，包括步骤： 获取并基于矿区文献数据构建层级锂矿知识图谱，并基于层级锂矿知识图谱进行知识推理检索，确定控制成矿的关键特征；其中，所述关键特征为Li元素和La元素； 所述基于矿区文献数据构建层级锂矿知识图谱的过程，包括步骤： 提取所述矿区文献数据的信息文本，将所述信息文本映射至预定义的本体模型中； 融合典型矿床的知识图谱与所述本体模型，获得层级锂矿知识图谱；其中，层级锂矿知识图谱的构建是基于本体模型和语料标注结果的模型系统； 所述基于层级锂矿知识图谱进行知识推理检索，确定控制成矿的关键特征的过程，包括步骤： 基于COL语句，通过设定语义查询路径和结构化规则，检索出特定类型节点之间的关联模式，识别在多个典型矿床中反复出现的成矿组合特征与共性规律，以确定成矿的关键特征；其中，所述特定类型节点包括矿床类型、矿物组合、围岩性质、构造背景； 根据预测矿区的地球化学数据提取所述关键特征，并确定所述关键特征的比值； 所述根据预测矿区的地球化学数据提取所述关键特征，并确定所述关键特征的比值的过程，包括步骤： 基于S-A多重分形法提取预测矿区的LiLa元素比值异常，生成LiLa地球化学异常图； 对所述比值进行异常判定，以进行伟晶岩型锂矿的成矿预测。

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